Zdebskyi P. Methods and means of multistep generation of semantically correct texts.

Українська версія

Thesis for the degree of Doctor of Philosophy (PhD)

State registration number

0824U002193

Applicant for

Specialization

  • 124 - Системний аналіз

Specialized Academic Board

ID 6017

Lviv Polytechnic National University

Essay

The dissertation is devoted to the development of methods and means of multistep generation of semantically correct texts using large language models. Currently the problem of aligning language models, or in a broad sense the problem of control over artificial intelligence, remains unsolved. It consists in the fact that the models formally solve the problem, but not in the way that researchers expect from them. There is also the problem of inconsistency of language models, they can generate statements that are inconsistent in content.

Research papers

1. Здебський П. В., Берко А. Ю. Метод покращення якості генерування тексту за рахунок повторного передавання згенерованого тексту на модель. Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки. 2024. № 1 (331). С. 259–263.

2. Здебський П. В., Берко А. Ю. Перевірка тексту після генерації за допомогою великих мовних моделей для фільтрування неправильних відповідей. Наукові праці Вінницького національного технічного університету. 2024. № 1.

3. Берко А. Ю., Здебський П. В., Висоцька В. А. Метод формування набору даних для перевірки якості вивчення мовними моделями транзитивного відношення у контексті задачі логічного висновку. Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. 2024. Вип. 14. С. 46–60.

4. Здебський П. В., Берко А. Ю., Чирун Л. В. Інформаційна система видобування інформації з відкритих WEB-ресурсів. Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. 2022. Вип. 12. С. 141–168.

1. Zdebskyi P., Berko A., Vysotska V. Investigation of transitivity relation in natural language inference. CEUR Workshop Proceedings. 2023. Vol. 3396 : Computational linguistics and intelligent systems 2023 : proc. of the 7th Intern. conf. on computational linguistics and intelligent systems. Vol. II: Computational linguistics workshop, Kharkiv, Ukraine, Apr. 20-21, 2023. P. 334–345.

2. Zdebskyi P., Lytvyn V., Burov Y., Rybchak Z., Kravets P., Lozynska O., Holoshchuk R., Kubinska S., Dmytriv A. Intelligent system for semantically similar sentences identification and generation based on machine learning methods. CEUR Workshop Proceedings. 2020. Vol. 2604 : Proc. of the 4th Intern. conf. on computational linguistics and intelligent systems COLINS 2020, Lviv, Ukraine, Apr. 23-24, 2020. Vol. I : main conf. P. 317–346.

3. Zdebskyi P., Vysotska V., Peleshchak R., Peleshchak I., Demchuk A., Krylyshyn M. An application development for recognizing of view in order to control the mouse pointer. CEUR Workshop Proceedings. 2019. Vol. 2386 : Workshop proc. of the 8th Intern. conf. on "Mathematics. Information technologies. Education" MoMLeT&DS 2019, Shatsk, Ukraine, 2-4 June 2019. P. 55–74.

1. Zdebskyi P., Berko A., Vysotska V., Voloshyn S., Chyrun S., Schuchmann V. Framework for improving the effectiveness of discussions at English-language articles analysis. Advanced information and communication technologies : proс. of the 5th IEEE Intern. conf., Lviv, Ukraine, Nov. 21–25, 2023. 2023. P. 127–132.

2. Zdebskyi P., Berko A., Vysotska V. Information technology for finding answers to questions from open web resources. International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies. 2023. 18th IEEE Intern. conf. on computer science and information technologies CSIT 2023, Lviv, Ukraine, 19-21 Oct. 2023.

Similar theses